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Sênior em Machine Learning - Agentes de IA

Fri, 19 Jun 2026 00:00:00 +0000

Sobre a vaga

Buscamos um Sênior em Machine Learning especializado em desenvolvimento de agentes de IA. Você trabalhará com arquiteturas avançadas de LLM, orquestração de agentes e pipelines de LLMOps em produção.

Responsabilidades

Desenhar e implementar agentes de IA usando LangGraph, CrewAI e frameworks similares
Otimizar pipelines de LLMOps com ferramentas como LangSmith, Arize Phoenix e Weights & Biases
Implementar soluções RAG e trabalhar com vector databases
Gerenciar integrações com APIs de LLM (OpenAI, Google AI)
Garantir qualidade e observabilidade de modelos em produção com CI/CD
Colaborar com times de produto e engenharia para trazer agentes para produção

Requisitos

Experiência sênior com Python e arquiteturas de machine learning
Expertise com LangChain, LangGraph ou frameworks similares de agentes
Sólido conhecimento em LLMOps, prompt engineering e RAG
Experiência com orquestração e observabilidade (Kubernetes, Docker)
Familiaridade com Git, GitHub e pipelines de CI/CD
Vontade de trabalhar em um ambiente híbrido e versátil

Diferenciais

Experiência prévia com CrewAI ou multi-agent systems
Conhecimento de Pydantic e validação de dados em agentes
Contribuições open-source em LLM ou agent frameworks
Track record de colocar agentes de IA em produção

Sênior em Machine Learning - Arquitetura de IA

Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000

Sobre a vaga

O BV busca uma pessoa sênior para atuar com arquitetura de Inteligência Artificial, apoiando a definição técnica de soluções com IA generativa, Machine Learning e plataformas em nuvem.

A atuação é remota e envolve desenho de arquitetura, escolha de ferramentas, boas práticas de engenharia e integração de modelos com sistemas e produtos.

Responsabilidades

Desenhar arquiteturas para soluções de IA, GenAI, Machine Learning e agentes inteligentes.
Apoiar decisões técnicas envolvendo LLMOps, MLOps, observabilidade, segurança, escalabilidade e governança.
Orientar times sobre padrões de arquitetura, integração, automação e operação de modelos em produção.
Avaliar e propor uso de ferramentas como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI e AutoGen.
Trabalhar com plataformas como Vertex AI, Azure AI Foundry, Azure ML, Amazon Bedrock, SageMaker e APIs de modelos como OpenAI, Gemini e Claude.
Contribuir com práticas de CI/CD, GitOps, QAOps, AIOps, SRE e infraestrutura como código.

Requisitos

Experiência sênior com arquitetura de soluções de IA, Machine Learning ou IA generativa.
Conhecimento em MLOps, LLMOps, ciclo de vida de modelos e operação de soluções em produção.
Vivência com cloud em AWS, Azure ou GCP.
Experiência com Python e familiaridade com Java ou Node.js.
Conhecimento em bancos relacionais, NoSQL e vetoriais, como PostgreSQL, MongoDB, ChromaDB, Pinecone, Weaviate, Milvus, OpenSearch ou Elastic.
Experiência com Docker, Kubernetes, Terraform, Git e pipelines de CI/CD.
Familiaridade com observabilidade usando Grafana, Datadog, OpenTelemetry, MLflow, LangSmith, Evidently ou Arize.

Diferenciais

Conhecimento em TOGAF, ArchiMate e C4 Model.
Experiência com MCP (Model Context Protocol).
Vivência em ambientes financeiros ou produtos digitais de grande escala.

Pleno em Engenharia de Software - Python/React

Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 +0000

Sobre a vaga

A RD Station busca uma pessoa Pleno em Engenharia de Software para atuar remotamente no Brasil. Esta é uma vaga afirmativa para mulheres.

A posição envolve desenvolvimento com Python e React, além de ferramentas e temas como Datadog, Kafka, Pub/Sub, LLMs, MLOps, LLMOps e UML.

Requisitos

Experiência em Engenharia de Software em nível pleno.
Vivência com Python e React.
Conhecimento ou interesse em mensageria, observabilidade e aplicações com LLMs.

Modelo de trabalho

Remoto, para pessoas no Brasil.

Sênior em Machine Learning - IA Generativa

Fri, 29 May 2026 00:00:00 +0000

Sobre a vaga

A John Deere tem uma vaga sênior em IA/Machine Learning para atuação híbrida em Indaiatuba, São Paulo.

A descrição original não trouxe muitos detalhes sobre o dia a dia, mas a stack indicada aponta para trabalho com IA generativa, RAG, APIs e práticas de LLMOps.

Stack e temas citados

Python, JavaScript, TypeScript, React, React Native e Node.js
APIs REST
AWS, CI/CD e DevOps
Machine Learning com scikit-learn e Keras
RAG, GraphRAG e Knowledge-Augmented Generation
LLMOps

Formato de trabalho

Modelo híbrido em Indaiatuba, São Paulo
Nível sênior